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用 Mapbox 搜索做地理编码、POI…

当查询涉及具体地点、品牌、泛类别 POI 或坐标反查地址时，按 Mapbox 搜索模式选择工具并设置 proximity/bbox/country/types/limit/auto_complete 等参数。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

用 Mapbox 搜索做地理编码、POI特定

解决思路

  1. 当查询包含具体名称（如 “Starbucks on 5th Avenue”、“Empire State Building”）时，使用 search_and_geocode_tool。
  2. 当查询包含品牌名（如 “McDonald's”、“Whole Foods”）时，使用 search_and_geocode_tool。
  3. 当查询包含地址（如 “123 Main Street, Seattle”、“1 Times Square”）时，使用 search_and_geocode_tool。
  4. 当查询包含连锁店（如 “Target”）时，使用 search_and_geocode_tool。
  5. 当查询包含城市/地点（如 “San Francisco”、“Portland”）时，使用 search_and_geocode_tool。
  6. 不要用 search_and_geocode_tool 处理泛类别（如 “coffee shops”、“museums”）。
  7. 当查询包含泛类型（如 “coffee shops”、“restaurants”、“gas stations”）时，使用 category_search_tool。
  8. 当查询包含复数形式（如 “museums”、“hotels”、“parks”）时，使用 category_search_tool。
  9. 当查询包含 is-a 短语（如 “any coffee shop”、“all restaurants”、“nearby pharmacies”）时，使用 category_search_tool。
  10. 当查询包含行业术语（如 “electric vehicle chargers”、“ATMs”）时，使用 category_search_tool。
  11. 不要用 category_search_tool 处理具体名称或品牌。
  12. 当有 GPS 坐标并需要人类可读地址时，使用 reverse_geocode_tool。
  13. 当需要识别某个具体位置有什么时，使用 reverse_geocode_tool。
  14. 当需要把用户位置转换为地址时，使用 reverse_geocode_tool。
  15. 按决策矩阵选择工具：查询 “Find Starbucks on Main Street” 时用 search_and_geocode_tool，因为包含具体品牌名。
  16. 按决策矩阵选择工具：查询 “Find coffee shops nearby” 时用 category_search_tool，因为包含泛类别和复数。
  17. 按决策矩阵选择工具：查询 “What's at 37.7749, -122.4194?” 时用 reverse_geocode_tool，因为要把坐标转成地址。
  18. 按决策矩阵选择工具：查询 “Empire State Building” 时用 search_and_geocode_tool，因为包含具体命名 POI。
  19. 按决策矩阵选择工具：查询 “hotels in downtown Seattle” 时用 category_search_tool，因为包含泛类型和位置。
  20. 按决策矩阵选择工具：查询 “Target store locations” 时用 search_and_geocode_tool，因为是品牌名（即使为复数）。
  21. 按决策矩阵选择工具：查询 “any restaurant near me” 时用 category_search_tool，因为包含泛类型和 “any” 短语。
  22. 按决策矩阵选择工具：查询 “123 Main St, Boston, MA” 时用 search_and_geocode_tool，因为包含具体地址。
  23. 按决策矩阵选择工具：查询 “electric vehicle chargers” 时用 category_search_tool，因为是行业类别。
  24. 按决策矩阵选择工具：查询 “McDonald's” 时用 search_and_geocode_tool，因为是品牌名。
  25. 使用 proximity 把结果偏置到某位置，但不排除远距离匹配。
  26. 当用户说 “near me”、“nearby”、“close to” 时设置 proximity。
  27. 当有参考点但希望保留一定灵活性时设置 proximity。
  28. 当希望结果按与某点的相关性排序时设置 proximity。
  29. proximity 示例传 `{ q: 'pizza', proximity: { longitude: -122.4194, latitude: 37.7749 } }`，API 会先返回 SF 的披萨店，但可能仍包含高度相关的纽约披萨店。
  30. 关键做法：只要有参考位置，始终设置 proximity；否则结果会基于 IP 或变成全局结果。
  31. 使用 bbox 作为硬约束，只返回边界框内结果。
  32. 当用户指定区域（如 “in downtown”、“within this neighborhood”）时使用 bbox。
  33. 当有定义好的服务区域时使用 bbox。
  34. 当需要保证结果在边界内时使用 bbox。
  35. bbox 示例传 `{ q: 'hotel', bbox: [-122.51, 37.7, -122.35, 37.83] }`，顺序为 `[minLon, minLat, maxLon, maxLat]`。
  36. bbox 注意：太小会没有结果；太大会返回不相关结果。
  37. 使用 country 把结果限制到特定国家。
  38. 当用户指定国家（如 “restaurants in France”）时使用 country。
  39. 当构建国家特定功能时使用 country。
  40. 当需要遵守区域边界时使用 country。
  41. 当明确希望结果在特定国家内时使用 country。
  42. country 示例传 `{ q: 'Paris', country: ['FR'] }`，使用 ISO 3166 alpha-2 代码。
  43. country 可解决 Paris, France 而不是 Paris, Texas 的问题。
  44. 可组合 proximity + country + bbox，或任意组合三者。
  45. 空间过滤决策：查询 “Find coffee near me” 时用 proximity，偏置到用户位置。
  46. 空间过滤决策：查询 “Coffee shops in downtown Seattle” 时用 proximity + bbox，中心在 downtown 并限制到区域。
  47. 空间过滤决策：查询 “Hotels in France” 时用 country，硬国家边界。
  48. 空间过滤决策：查询 “Best pizza in San Francisco” 时用 proximity + country ['US']，偏置到 SF 并限制到 US。
  49. 空间过滤决策：查询 “Gas stations along this route” 时用 bbox 围绕路线，硬约束到路线走廊。
  50. 空间过滤决策：查询 “Restaurants within 5 miles” 时用 proximity，然后按距离过滤结果，先偏置附近再过滤。
  51. 仅 category_search_tool 使用 limit，范围 1-25，默认 10。
  52. Quick suggestions 场景把 limit 设为 5。
  53. Standard list 场景把 limit 设为 10。
  54. Comprehensive search 场景把 limit 设为 25。
  55. Map visualization 场景把 limit 设为 25。
  56. Dropdown/autocomplete 场景把 limit 设为 5。
  57. 性能提示：limit 越低响应越快。
  58. 使用 search_and_geocode_tool 的 types 参数按要素类型过滤。
  59. types 可用 poi，包含兴趣点（商户、地标）；找 POI 而不是地址时用。
  60. types 可用 address，包含街道地址；需要具体地址时用。
  61. types 可用 place，包含城市、社区、区域；找区域/地区时用。
  62. types 可用 street，包含不带门牌号的街道名；需要街道而不是具体地址时用。
  63. types 可用 postcode，包含邮编；按 ZIP/postal code 搜索时用。
  64. types 可用 district，包含区、社区；基于区域搜索时用。
  65. types 可用 locality，包含城镇、村庄；市镇搜索时用。
  66. types 可用 country，包含国家名称；国家级搜索时用。
  67. types 组合示例传 `{ q: 'Paris', types: ['poi', 'address'] }`，返回 Paris Hotel、Paris Street，而不是 Paris, France。
  68. types 组合示例传 `{ q: 'Paris', types: ['place'] }`，返回 Paris, France、Paris, Texas 等。
  69. types 默认行为：包含所有类型，通常就是想要的。
  70. 使用 search_and_geocode_tool 的 auto_complete 参数启用部分/模糊匹配。
  71. auto_complete 设为 true 时匹配部分单词、拼写错误；用于用户实时输入。
  72. auto_complete 设为 false（默认）时精确匹配；用于最终查询，不用于自动补全。
  73. auto_complete 示例：用户输入 “starb” 时传 `{ q: 'starb', auto_complete: true }`，返回 Starbucks、Starboard Tavern 等。
  74. auto_complete 用于 search-as-you-type 界面。
  75. auto_complete 用于处理拼写错误（“mcdonalds” -> McDonald's）。
  76. auto_complete 用于不完整查询。
  77. 不要对最终/已提交查询使用 auto_complete，因为精确性较低。
  78. 当需要精确匹配时不要使用 auto_complete。
  79. 不要用 category_search_tool 查品牌；错误示例 `category_search_tool({ category: 'starbucks' })`，正确用 `search_and_geocode_tool({ q: 'Starbucks' })`。
  80. 不要用 search_and_geocode_tool 查泛类别；错误示例 `search_and_geocode_tool({ q: 'coffee shops' })`，正确用 `category_search_tool({ category: 'coffee_shop' })`。
  81. 不要忘记为本地搜索设置 proximity；错误示例 `category_search_tool({ category: 'restaurant' })`，正确示例加上 `proximity`。
  82. 不要在没有 proximity 的情况下对模糊地名做地理编码（REST 也适用）；这适用于 Mapbox Geocoding API v5 / 浏览器应用中的 Search Box，不只 MCP 工具。
  83. 错误示例：`fetch('https://api.mapbox.com/geocoding/v5/mapbox.places/...json?access_token=...&limit=1')` 不带 proximity，可能把 “Lincoln Memorial” 解析到 Illinois。
  84. 正确示例：`fetch('https://api.mapbox.com/geocoding/v5/mapbox.places/...json?access_token=...&proximity=-77.0369,38.9072&bbox=-77.15,38.79,-76.90,38.99&limit=1')`，偏置到地图中心并可选 bbox。
  85. 对搜索输入做防抖（`clearTimeout` + `setTimeout`），避免每次按键都触发地理编码。
  86. 不要在意图是 proximity 时使用 bbox；错误示例用很小 bbox，可能排除附近好结果；正确用 proximity。
  87. 不要不必要地请求 ETA；错误示例传 `eta_type: 'navigation'` 和 `navigation_profile: 'driving'` 会消耗路由计算 API 配额，而用户未要求旅行时间。
  88. 仅在需要时添加 ETA；如果用户问 “how long to get there?”，再添加 ETA。
  89. 不要为 UI 显示设置过高 limit；错误示例为 5 项下拉框传 limit 25；正确按 UI 需要设 limit 5。
  90. 工具选择流程图：查询含具体名称/品牌时走 search_and_geocode_tool。
  91. 工具选择流程图：查询含泛类别/复数时走 category_search_tool。
  92. 工具选择流程图：坐标转地址时走 reverse_geocode_tool。
  93. 工具选择流程图：地址转坐标时走 search_and_geocode_tool 且 `types: ['address']`。
  94. 本地搜索必须设置：proximity，或需要严格边界时用 bbox。
  95. 类别搜索考虑：limit（匹配 UI 需要）、format（在地图上绘制时用 json_string）。
  96. 消歧使用：country（地理上下文重要时）、types（要素类型重要时）。
  97. 旅行时间排序使用：eta_type、navigation_profile、origin，这会消耗 API 配额。
  98. 常见错误 1：忘记 proximity -> 结果是全局/IP 基的，或对模糊的 memorial/park 名称返回错误州。
  99. 常见错误 2：用错工具 -> 对 “Starbucks” 用 category_search；应使用 search_and_geocode。
  100. 常见错误 3：无效 category -> 先检查 category_list。
  101. 常见错误 4：bbox 太小 -> 无结果；改用 proximity。
  102. 常见错误 5：不必要请求 ETA -> 增加 API 成本。
  103. 常见错误 6：limit 对 UI 太高 -> 让用户不知所措。
  104. 常见错误 7：没有过滤 types -> 想要 POI 却得到城市。
  105. 常见错误 8：typeahead 没有防抖 -> 消耗配额并产生竞态 UI。
  106. 参考文件：加载 `references/advanced-params.md` 获取 poi_category、ETA、format、language 参数的深入指导。
  107. 参考文件：加载 `references/workflows.md` 获取常见模式：Near Me、Branded、Geocoding、Category+Area、Reverse、Route-Based、Multilingual。
  108. 参考文件：加载 `references/optimization-combining.md` 获取性能优化、组合工具、处理无结果、category list 资源。

适用边界 · 注意事项